大数据和云计算所用的软件大部分是

大数据和云计算是现代信息技术领域的重要组成部分，它们所使用的软件涵盖了多个方面。以下是一些主要的大数据和云计算软件：

1. Hadoop生态系统：Hadoop是一个开源的分布式计算框架，用于处理大规模数据集。它包括Hadoop Distributed File System（HDFS）、MapReduce、Hive、Pig等组件。这些软件使得用户能够轻松地存储、处理和分析大规模数据集。

2. Apache Spark：Spark是一个快速、通用的大数据处理引擎。它基于内存计算，可以处理大规模数据集，并提供高吞吐量的分析能力。Spark支持多种编程语言，如Scala、Java、Python等。

3. Apache Kafka：Kafka是一个分布式流处理平台，用于实时数据流的传输和处理。它支持高吞吐量的数据流，并允许用户在分布式环境中进行实时数据分析。Kafka具有高可靠性和容错性，适用于需要实时数据处理的场景。

4. Apache Flink：Flink是一个高性能的流处理框架，适用于实时数据处理和分析。它提供了灵活的数据处理管道，支持批处理和流处理，并具有可扩展性和容错性。Flink适用于需要高吞吐量和低延迟的实时数据处理场景。

5. Apache Storm：Storm是一个分布式消息队列和流处理系统，用于处理大规模的实时数据流。它支持多种编程语言，并提供了丰富的功能，如事件驱动架构、容错机制和分布式协调。Storm适用于需要处理大规模实时数据流的场景。

6. Apache NiFi：NiFi是一个开源的网络数据采集和转换工具，可以用于构建复杂的数据管道。它支持各种数据源和目标，并提供了强大的自定义能力。NiFi适用于需要从不同来源收集和转换数据的场景。

7. Apache Zeppelin：Zephyr是一个交互式数据科学和机器学习平台，提供了一系列可视化工具和机器学习库。它支持多种编程语言，并提供了丰富的数据可视化选项，如图表、仪表盘和图形。Zephyr适用于需要进行数据探索和分析的场景。

8. Apache Spark MLlib：Spark MLlib是一个为机器学习算法提供支持的库，包括分类、回归、聚类等算法。它提供了丰富的API和预训练模型，以及高度可扩展的计算引擎。Spark MLlib适用于需要使用机器学习算法进行数据分析和预测的场景。

9. Apache HBase：HBase是一个分布式、可扩展的NoSQL数据库，用于存储大量结构化和非结构化数据。它提供了高吞吐量的读/写操作，并具有良好的扩展性和容错性。HBase适用于需要存储和查询大量非结构化数据的应用场景。

10. Apache Cassandra：Cassandra是一个分布式、可扩展的NoSQL数据库，用于存储结构化数据。它提供了高可用性和容错性，以及良好的性能和扩展性。Cassandra适用于需要存储大量结构化数据的场景。

这些软件只是大数据和云计算领域中的一部分，随着技术的发展，还会有更多新的软件出现。然而，无论使用哪种软件，都需要根据具体的需求和场景来选择合适的工具，以确保数据处理的效率和准确性。